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Trends der Lufttemperatur

<p> <p>Global besetzt 2025 als drittwärmstes Jahr seit 1850 wieder einen vorderen Platz in der Rekordliste. Mit einer Mitteltemperatur von 10,0 °C war 2025 in Deutschland das achtwärmste Jahr seit 1881. Die zehn wärmsten Jahre seit 1881 liegen damit alle im 21. Jahrhundert.</p> </p><p>Global besetzt 2025 als drittwärmstes Jahr seit 1850 wieder einen vorderen Platz in der Rekordliste. Mit einer Mitteltemperatur von 10,0 °C war 2025 in Deutschland das achtwärmste Jahr seit 1881. Die zehn wärmsten Jahre seit 1881 liegen damit alle im 21. Jahrhundert.</p><p> Steigende Durchschnittstemperaturen weltweit <p>Obwohl es nicht möglich ist, anhand von einzelnen Jahren Aussagen über den durch den Menschen verursachten <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/klimawandel">Klimawandel</a> abzuleiten, passt die <a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/66469">Entwicklung der letzten Jahre</a> sehr gut in das Bild und zur Statistik eines langfristigen globalen Temperaturanstiegs. Mit den Mittelwerten der letzten 20 bis 30 Jahre ist der Klimawandel im Vergleich zu den Vergleichsperioden ab 1850 bzw. 1880 auch statistisch sehr gut belegt.</p> <p>2025 war weltweit das drittwärmste Jahr seit Beginn der Wetteraufzeichnungen. Damit stellen die letzten zehn Jahre die weltweit wärmsten dar (siehe Abb. „Abweichung der globalen Lufttemperatur vom Durchschnitt der Jahre 1850 bis 1900“). Die Jahre 2016 und 2015 waren, neben dem Klimawandel, durch ein außergewöhnlich starkes El-Niño-Ereignis geprägt, das hohe globale Temperaturen begünstigt. Die Jahre 2017 - 2022 waren die bisher wärmsten Jahre seit Beginn der ausreichend umfangreichen Aufzeichnungen im Jahr 1850, die <em>nicht</em> in einem <a href="https://wmo.int/topics/el-nino-la-nina">El-Niño-Ereignis</a> lagen. Ab Sommer des Jahres 2023 begann ein neues El-Niño-Ereignis. Dieser El Niño allein kann aber nicht die extremen Rekordtemperaturen im Jahr 2023 und 2024 erklären.&nbsp;</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/DE_Indikator_KLIM-02_Globale-Lufttemperatur_2026-03-18.png"> </a> <strong> Abweichung der globalen Lufttemperatur vom Durchschnitt der Jahre 1850 bis 1900 </strong> Quelle: Met Office Hadley Centre Downloads: <ul> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/DE_Indikator_KLIM-02_Globale-Lufttemperatur_2026-03-18.pdf">Diagramm als PDF (126,11 kB)</a></li> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/DE-EN_Indikator_KLIM-02_Globale-Lufttemperatur_2026-03-18.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten (49,78 kB)</a></li> </ul> </p><p> 2025 – das bisher achtwärmste Jahr in Deutschland <p>Die&nbsp;<a href="https://www.dwd.de/DE/presse/pressemitteilungen/DE/2024/20241230_deutschlandwetter_jahr_2024_news.html">deutschlandweite Mitteltemperatur</a> im Jahr 2025 lag bei ca. 10,0 °C und damit um 1,8 ° über dem Mittelwert der Referenzperiode 1961-1990. Damit war 2025 das achtwärmste Jahr seit 1881 und das fünfzehnte Jahr in Folge, das wärmer als der vieljährige Mittelwert von 1961-1990 war (siehe Abb. „Jährliche mittlere Tagesmitteltemperatur in Deutschland“ und Tab „Lineare Trends der Lufttemperatur“). Im Vergleich zu den ersten 30 Jahren der systematischen Auswertungen in Deutschland (also 1881 bis 1910) war die Durchschnittstemperatur 2025 in Deutschland circa 2,2 °C höher.&nbsp;</p> <p>Diese Erhöhung zeigt sich regional jedoch durchaus unterschiedlich (siehe Karten „Durchschnittliche Lufttemperatur in Deutschland im Jahr 2025“&nbsp;und „Veränderung der durchschnittlichen Lufttemperatur in Deutschland im Jahr 2025“).</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/3_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-D_2026-03-30.png"> </a> <strong> Jährliche mittlere Tagesmitteltemperatur in Deutschland 1881 bis 2025 </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/3_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-D_2026-03-30.png">Bild herunterladen</a> (171,51 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-D_2026-03-30.pdf">Diagramm als PDF</a> (40,99 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3-bis-4_7-10_Abb-Tab_TMT_2026-03-30.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (493,34 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/4_Tab_Lineare-Trends-Lufttemperatur_2026-03-30.png"> </a> <strong> Tab: Lineare Trends der Lufttemperatur zwischen 1881 und 2025 </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/4_Tab_Lineare-Trends-Lufttemperatur_2026-03-30.png">Bild herunterladen</a> (63,58 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/4_Tab_Lineare-Trends-Lufttemperatur_2026-03-30.pdf">Diagramm als PDF</a> (33,53 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/5_Karte_Durchschn-Lufttemperatur-D_2026-03-30.png"> </a> <strong> Karte: Durchschnittliche Lufttemperatur in Deutschland im Jahr 2025 (in °C) </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst 2025: Deutscher Klimaatlas (Aufruf: Juli 2025) URL: https://www.dwd.de/DE/klimaumwelt/klimaatlas/klimaatlas_node.html <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/5_Karte_Durchschn-Lufttemperatur-D_2026-03-30.png">Bild herunterladen</a> (84,04 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/6_Karte_Ver%C3%A4nd-durchn-Lufttemperatur-D_2026-03-30.png"> </a> <strong> Karte: Veränderung der durchschnittlichen Lufttemperatur in Deutschland im Jahr 2025 (in Kelvin) </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst 2025: Deutscher Klimaatlas (Aufruf: Juli 2025) URL: https://www.dwd.de/DE/klimaumwelt/klimaatlas/klimaatlas_node.html <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/6_Karte_Ver%C3%A4nd-durchn-Lufttemperatur-D_2026-03-30.png">Bild herunterladen</a> (82,53 kB) Weiter <i> </i> Vorherige <i> </i> </p><p> Heiße Tage in Deutschland <p>Im Jahr 2025 wurden durchschnittlich 11,1 <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/heisse-tage">Heiße Tage</a> (Tage mit Tmax&nbsp;≥ 30 °C) beobachtet.&nbsp;Besonders viele Heiße Tage gab es in 2018 (mit durchschnittlich 20,4 Heißen Tagen) sowie im Jahr 2022 (17,3), aber auch schon in 2015 (17,6) sowie 2003 (19,0).</p> <p>Zwar schwanken die Jahreswerte dieses <a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/38155">Indikators</a> stark, insgesamt ist der Trend seit Beginn der Aufzeichnungen aber ebenfalls deutlich steigend. Klimamodellierungen zeigen, dass zukünftig in Deutschland mit einer steigenden Anzahl Heißer Tage im Sommer und länger anhaltenden Hitzeperioden zu rechnen ist. Dies führt zu erhöhten <a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/57569">gesundheitlichen Risiken</a> für bestimmte Personengruppen.</p> </p><p> Frühling und Sommer in Deutschland signifikant wärmer <p>Die langfristigen Temperaturänderungen im Zeitraum 1881-2025 anhand der LOESS Trendlinienzeigen für Sommer und Herbst Werte von 2,5 bzw. 2,4 °C, was dem jährlichen Änderungssignal von aktuell 2,5 °C entspricht. Während der Temperaturanstieg für den deutschen Frühling bei 2,1 °C liegt, erreicht der Temperaturanstieg im Winter laut LOESS-Trendlinie sogar um 3,0 °C. Speziell die Sommer seit 1997 waren besonders warm. Der Sommer 2003 ist weiterhin der wärmste Sommer, dann folgen die Sommer 2018, 2019 und 2022. Der Sommer 1996 war der letzte Sommer, der etwas unterhalb des 30-jährigen Mittelwertes von 1961-1990 lag. Beim Herbst und Winter haben wir jetzt jeweils 15. Wärmeren in Folgebeobachtet (einschließlich Winter 2025/26).&nbsp;</p> <p>Der Sommer 2025 war mit einer Durchschnittstemperatur von 18,3 °C der 10.-wärmste deutsche Sommer seit 1881 (zusammen mit 1992 und 1983). Am 12. April wurden die ersten Sommertage (Tage mit Tmax ≥ 25 °C) beobachtet. Im gesamten Jahr wurde mit 43 Tagen die 14.-höchste Anzahl an Sommertagen gemessen (2018: 75 Tage, 2003: 62 Tage, 2022: 59 Tage, 2023 56 Tage, 2019 52 Tage).&nbsp;</p> <p>Der Sommer startete mit einem deutlich wärmeren Juni (+3 K gegenüber 1961-1990), der damit auch genauso warm war, wie der diesjährige Juli (beide 18,4 °C). Die erste <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/hitzewelle">Hitzewelle</a> des Jahres erreichte dann am 2.7.25 ihr Maximum mit einem deutschlandweiten Gebietsmittel der Maximumtemperatur von 35,4 °C.</p> <p>Abweichungen zur Referenzperiode 1961-1990 lagen in der nördlichen Hälfte zwischen 1 und 2 K, in der südlichen Deutschlandhälfte sogar zwischen 2 - 3 K, sodass der Sommer 2025 insgesamt 2 K über dem vieljährigen Mittel 1961-1990 lag (siehe Abb. „Mittlere Tagesmitteltemperatur im Frühling in Deutschland“ und Abb. „Mittlere Tagesmitteltemperatur im Sommer in Deutschland“).</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/7_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Fruehling_2026-03-30.png"> </a> <strong> Mittlere Tagesmitteltemperatur im Frühling in Deutschland 1881 bis 2025 </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/7_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Fruehling_2026-03-30.png">Bild herunterladen</a> (192,60 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/7_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Fruehling_2026-03-30.pdf">Diagramm als PDF</a> (40,94 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3-bis-4_7-10_Abb-Tab_TMT_2026-03-30_0.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (493,34 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/8_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Sommer_2026-03-30.png"> </a> <strong> Mittlere Tagesmitteltemperatur im Sommer in Deutschland 1881 bis 2025 </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/8_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Sommer_2026-03-30.png">Bild herunterladen</a> (172,21 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/8_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Sommer_2026-03-30.pdf">Diagramm als PDF</a> (40,94 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3-bis-4_7-10_Abb-Tab_TMT_2026-03-30_1.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (493,34 kB) Weiter <i> </i> Vorherige <i> </i> </p><p> Mildere Herbste und Winter in Deutschland <p>Alle drei Herbstmonate 2025 (September, Oktober und November) waren wärmer als die jeweiligen vieljährigen Mittelwerte. Der Herbst 2025 endete mit einem Temperaturmittel von 9,8 °C als 19.-wärmster Herbst seit 1881 (siehe Abb. „Mittlere Tagesmitteltemperatur im Herbst in Deutschland“).</p> <p>Der Winter 2025/26 (meteorologischer Winter: Dezember bis Februar) war mild. Jeder der drei Wintermonate war wärmer als die vieljährigen Monatsmittel für den Referenzzeitraum 1961-1990. Der Monat Dezember erreichte eine Mitteltemperatur von 3,0 °C. Im Januar wurde eine Mitteltemperatur von 2,0 °C registriert und im Februar 1,5 °C. Der Winter 2025/2026 war mit einer positiven Abweichung von ungefähr 1,9 °C vom historischen Temperaturmittel der Wintermonate 1961-1990 der bisher zwanzigstwärmste Winter seit 1881 (siehe Abb. „Mittlere Tagesmitteltemperatur im Winter in Deutschland“).</p> <p><em>Wir danken dem </em><a href="https://www.dwd.de/DE/Home/home_node.html"><em>Deutschen Wetterdienst</em></a><em> für die Bereitstellung der Temperaturdaten und der Analysen.</em><br>&nbsp;</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/9_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Herbst_2026-03-30.png"> </a> <strong> Mittlere Tagesmitteltemperatur im Herbst in Deutschland 1881 bis 2025 </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/9_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Herbst_2026-03-30.png">Bild herunterladen</a> (169,21 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/9_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Herbst_2026-03-30.pdf">Diagramm als PDF</a> (40,74 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3-bis-4_7-10_Abb-Tab_TMT_2026-03-30_2.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (493,34 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/10_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Winter_2026-03-30.png"> </a> <strong> Mittlere Tagesmitteltemperatur im Winter in Deutschland 1881 bis 2025 </strong> Quelle: Deutscher Wetterdienst <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/10_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Winter_2026-03-30.png">Bild herunterladen</a> (173,41 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/10_Abb_Jaehrl-mittlere-TMT-Winter_2026-03-30.pdf">Diagramm als PDF</a> (40,99 kB) <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3-bis-4_7-10_Abb-Tab_TMT_2026-03-30_3.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten</a> (493,34 kB) Weiter <i> </i> Vorherige <i> </i> </p><p> Auswirkungen auf die Tier- und Pflanzenwelt <p>Die Jahre werden nicht nur wärmer, in der Folge verschiebt sich auch der jahreszeitliche Entwicklungsgang von Pflanzen und Tieren (Phänologie). So blühen beispielsweise Schneeglöckchen, die den Eintritt des Vorfrühlings anzeigen, und Apfelbäume, die den Vollfrühling anzeigen, früher (fast fünf Tage/Jahrzehnt). Waldbäume treiben in vielen Ländern Europas eher aus (ebenfalls ca. fünf Tage/Jahrzehnt). Dies belegt, dass sich durch ein verändertes Temperaturniveau auch die Eintrittszeit und die Dauer der einzelnen Jahreszeiten verändert hat. Durch die sehr milden Monat Februar und März war die Entwicklung der Vegetation im Frühjahr schon weit vorangeschritten. Spätfröste in der zweiten Aprildekade führten zu erheblichen Einbußen im Obst- und Weinbau.</p> <p>Die Auswirkungen der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/12100">Verschiebungen phänologischer Phasen</a> auf die Bestände von Tieren und Pflanzen sind komplex und bisher erst in Ansätzen geklärt. So reagieren etwa bestimmte Vogelarten mit erhöhtem Bruterfolg infolge kürzerer Winter. Bei Pflanzenarten und ihren Bestäubern oder Fraßfeinden und in Räuber-Beute-Systemen kann sich die Veränderung in der zeitlichen Abstimmung hingegen negativ auf die Bestandsentwicklung von Arten auswirken.</p> </p><p> </p><p>Informationen für...</p>

Klimawandel und Wärmebelastung der Zukunft 2008

Im Rahmen des Umweltatlas werden seit mehr als 25 Jahren Erhebungen zur Stadtklimatologie durchgeführt und Daten gewonnen (vgl. SenStadtUm 1985). Aktuell liegt mit den Ergebnissen der Anwendung des Klimamodells FITNAH eine umfassende Bestandsaufnahme der heutigen klimatischen Situation im Stadtgebiet und im näheren Umland vor (vgl. Karte 04.10 Klimamodell Berlin – Analysekarten (Ausgabe 2009) und Karte 04.11 Klimamodell Berlin – Bewertungskarten (Ausgabe 2009)). Die Kenntnis über das in der Stadt vorherrschende Lokalklima, insbesondere die Lage und Ausdehnung der städtischen “Wärmeinseln” und die klimatischen Funktionszusammenhänge zwischen Siedlungs- und grünbestimmten Räumen sind bedeutende Aspekte der Umweltvorsorge und Stadtentwicklung. Seit einigen Jahren hat sich nun das Spektrum der Herausforderungen drastisch erweitert: die Abschätzung der Auswirkungen der durch den globalen Klimawandel zu erwartenden Veränderungen auf die thermischen, hygrischen und lufthygienischen Verhältnisse insbesondere in den städtischen Ballungsräumen erfordert zusätzliche Antworten, um die unter den Begriffen “Mitigation” (Minderung) und “Adaptation” (Anpassung) zusammengefassten Anforderungen zu unterstützen. Während der Klimaschutz seit Jahren ein fester Bestandteil der Berliner Umweltpolitik ist und im Zusammenhang mit zahlreichen Programmen zur Steigerung der Energieeffizienz, die Nutzung erneuerbarer Energien und zur Energieeinsparung eine lange Tradition besitzt (vgl. Ziele und Grundlagen der Klimaschutzpolitik in Berlin ) war die Anpassung an den Klimawandel bisher nur ein Randthema. Allerdings kann die Notwendigkeit der Klimawandelanpassung heute nicht mehr aus dem kommunalen Alltag ausgeblendet werden. Mit der Annahme des 4. Sachstandsberichts des Zwischenstaatlichen Ausschusses für Klimaänderungen (IPCC) von 2007 sind der Klimawandel und seine mit hoher Wahrscheinlichkeit anthropogenen Ursachen international anerkannt. Seit dem vergangenen Jahrhundert erwärmt sich das Klima, wie Beobachtungsdaten belegen. So stieg das globale Mittel der bodennahen Lufttemperatur im Zeitraum 1906 bis 2005 um etwa 0,74°C. Gebirgsgletscher und Schneebedeckung haben im Mittel weltweit abgenommen. Extremereignisse wie Starkniederschläge und Hitzewellen – etwa während des “Jahrhundertsommers” 2003 – wurden häufiger, und seit den 1970er Jahren traten in den Tropen und Subtropen intensivere und länger andauernde Dürren über größeren Gebieten auf. Mit steigender Temperatur nehmen die erwarteten Risiken zu (vgl. Umweltbundesamt ). Seit dem Beginn der Industrialisierung steigt die globale Mitteltemperatur der Luft in Bodennähe. Die durch das vom Menschen verursachte ( anthropogene ) Verbrennen fossiler Brennstoffe in der Atmosphäre angereicherten Treibhausgase führen in der Tendenz zu einer Erwärmung der unteren Luftschichten (vgl. Abbildung 1) Nach den Prognosen des IPCC muss auch in Deutschland bis zum Jahr 2050 mit folgenden Änderungen gerechnet werden: im Sommer werden die Temperaturen um 1,5 °C bis 2,5 °C höher liegen als 1990 im Winter wird es zwischen 1,5 °C und 3 °C wärmer werden im Sommer können die Niederschläge um bis zu 40 % geringer ausfallen im Winter kann es um bis zu 30 % mehr Niederschlag geben (ausführliche Zusatzinformationen hier: Klimaatlas Deutschland ). Um die regionalen Auswirkungen dieser künftigen Klimaänderungen in Deutschland besser einschätzen zu können, werden sogenannte Regionale Klimamodelle eingesetzt und z.B. im Auftrag des Umweltbundesamtes zur Erstellung von Projektionsdaten der möglichen zukünftigen Entwicklung genutzt. Grundlage für die Klimamodelle bilden Annahmen über die Entwicklung der Emissionen in den nächsten Jahrzehnten, die wiederum abhängig sind von den möglichen (weltweiten) demographischen, gesellschaftlichen, wirtschaftlichen und technischen Entwicklungen. Maßgebend sind für die meisten Klimaprojektionen die SRES-Emissionsszenarien des IPCC . Für die meisten Projektionsrechnungen wird das Szenario A1B genutzt, das von folgenden Annahmen ausgeht: stetiges Wirtschaftswachstum ab Mitte des Jahrhunderts rückläufige Weltbevölkerung Einführung neuer und effizienter Technologien Verringerung der regionalen Unterschiede im Pro-Kopf-Einkomen “ausgewogene Nutzung” aller Energiequellen. Alle SRES-Szenarien beinhalten keine zusätzlichen Klimainitiativen, d.h. es sind keine Szenarien berücksichtigt, die ausdrücklich eine Umsetzung internationalen Übereinkommen vorsehen. Die Auflösungsebene der regionalen Modelle liegt bei 10 km x 10 km pro einzelner Rasterfläche. Einerseits bedeutet dies einen beträchtlichen Qualitätssprung gegenüber den globalen Modellen mit Rastergrößen von 200 km x 200 km, andererseits reicht die Auflösung für stadtplanerische Zwecke bei weitem nicht aus. Zwei der bekanntesten Modelle in Deutschland sind das dynamische Regionalmodell REMO sowie das statistische Verfahren WETTReg. Auf Bundesebene wurde am 17. Dezember 2008 im Kabinett die Deutsche Anpassungsstrategie an den Klimawandel (DAS) beschlossen. Sie stellt den Beitrag des Bundes dar und schafft einen Rahmen zur Anpassung an die Folgen des Klimawandels in Deutschland, der durch die Städte und Ballungszentren je nach lokaler Betroffenheit spezifiziert werden muss. Diese mögliche lokale Betroffenheit besser einschätzen zu können, war Ausgangspunkt der Anfang 2008 abgeschlossenen Kooperationsvereinbarung zwischen dem Deutschen Wetterdienst (DWD), Abteilung Klima- und Umweltberatung und der Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Abteilung Geoinformation, Referat Informationssystem Stadt und Umwelt , die Anfang 2010 erfolgreich abgeschlossen werden konnte. Der dazu vorgelegte Projektbericht lieferte auch wesentliche Beiträge für die hier vorgelegten Textteile (DWD 2010). Ansatz der hier präsentierten Karten und Daten war somit die Fragestellung, wie sich auf der Basis heute vorliegender Erkenntnisse und Modelldaten die thermischen Verhältnisse in Berlin entwickeln könnten. Dies ist auch deshalb von besonderem Interesse, da davon auszugehen ist, dass heute noch als nicht wärmebelastet bewertete Stadtgebiete durch die fortdauernde Klimaerwärmung in den nächsten Jahrzehnten einer deutlichen höheren sommerlichen Hitze ausgesetzt sein dürften. Dies gilt sowohl von der zu erwarteten absoluten Höhe der erreichten Temperaturwerte als auch von der Andauer der Hitzeperioden. Es ging also im Wesentlichen um eine Bestandsaufnahme der zu erwartenden Klimafolgen insbesondere in den bebauten Bereichen, wo die Verwundbarkeit der Stadtbewohner – und hier vor allem der älteren Bevölkerung – am größten ist. Das methodische Vorgehen zur kleinräumigen lokalen Ausprägung möglicher durch den globalen Klimawandel verursachter Folgen ist noch “Forschungsneuland”, in keiner Weise standardisiert und somit in der Interpretation der Ergebnisdaten immer mit gewissen Unsicherheitsfaktoren versehen (vgl. Methode).

Schwerpunktprogramm (SPP) 1889: Regional Sea Level Change and Society (SeaLevel), Ursachen regionaler Meeresspiegelvariationen auf dekadischen und längeren Zeitskalen (DECVAR)

Die Studie zielt ab auf die Untersuchung von momentanen und vergangenen Meeresspiegeländerungen auf regionaler Skala. Hierbei sollen Ursachen und Mechanismen identifiziert werden, die diese Variationen erklären können; dabei werden freie Klima-Moden ebenso berücksichtigt wie externe Antriebe, einschließlich anthropogene Einflüsse. Dadurch werden Methoden und Wissen entwickelt, mit denen in regionale Meeresspiegelbeobachtungen jeweils natürliche Variationen und anthropogenen Effekten identifiziert werden können. Erzielte Erkenntnisse werden verwendet werden, um Ursachen und Mechanismen von Meeresspiegelvariationen um die zweiten Untersuchungsgebiete des SPP herum (dem westlichen tropischen Pazifik und Indonesischem Archipel ebenso wie der Nordsee) zu analysieren.

Schwerpunktprogramm (SPP) 1158: Antarctic Research with Comparable Investigations in Arctic Sea Ice Areas; Bereich Infrastruktur - Antarktisforschung mit vergleichenden Untersuchungen in arktischen Eisgebieten, Einflüsse von Schnee auf antarktisches Meereis (SCASI)

Die Ausdehnung des antarktischen Meereises nahm im Laufe der letzten Jahre zu und steht damit im Gegensatz zur Abnahme in der Arktis. Die Gründe hierfür sind Gegenstand aktueller Forschungsprojekte. Wechselwirkungen mit der Atmosphäre und dem Ozean spielen sicherlich eine wesentliche Rolle, aber auch die dicke und heterogene Schneeauflage des Meereises hat einen große Einfluss auf das Meereis und seine Rolle im globalen Klima und Wettergeschehen. Zugleich erschwert die Schneeauflage flugzeug- und satellitenbasierte Messungen über Meereis, da sie die Oberflächeneigenschaften bestimmt und zu großen Unsicherheiten beiträgt. Entsprechend ist eine bessere Kenntnis der Schneeverteilung auf Meereis dringend erforderlich, um Veränderungen besser verstehen und simulieren zu können. Ziel des Projektes ist es die Menge und Verteilung von Schnee auf antarktischem Meereis sowie dessen physikalische Eigenschaften und deren zeitliche Variabilität zu quantifizieren. Die Entwicklung eines neuen und konsistenten Datenprodukts für Schnee auf antarktischem Meereis steht im Vordergrund des Projektes. Dieses soll die hohe Variabilität über unterschiedliche Größenskalen und Jahreszeiten abbilden. Mithilfe dieses Produktes sind wir dann in der Lage Fernerkundungsalgorithmen und Modellsimulationen zu verbessern und zu validieren. Schließlich wird unser Projekt das Gesamtverständnis der Massenbilanz und Dynamik antarktischen Meereises verbessern, und leistet so einen wichtigen Beitrag für die biologische und geochemische Erforschung des eisbedeckten Südozeans. Um diese Ziele zu erreichen, werden hochaufgelöste Modelle betrieben, die durch Feld- und Fernerkundungsdaten von antarktischem Schnee auf Meereis gestützt und geleitet werden. Im Rahmen einer neuen deutsch-schweizer Zusammenarbeit (D-A-CH Programm) werden die Meereisexpertisen aus Feldmessungen und Fernerkundung der deutschen Partner mit der Schneeexpertise aus Feldmessungen und Modellierung der Schweizer Partner kombiniert. Die Projektpartner verfügen über detaillierte Schneemessungen mehrerer erfolgreicher Feldkampagnen auf antarktischem Meereis, die durch autonome Messungen ergänzt werden. Daten der Satelliten AMSR-2, SMOS und CryoSat-2 sind verfügbar und werden genutzt, um neue Algorithmen für die Bestimmung von Schneeeigenschaften auf Meereis zu entwickeln. Diese Algorithmen und daraus resultierende Datensätze werden durch Beobachtungen validiert und verbessert. Durch die Kopplung der numerischen Schneemodelle SNOWPACK und MEMLS werden Schneedicke, -temperatur, -dichte und Mikrowellenemissivität simuliert. Das Projekt ist darauf ausgelegt drei junge Wissenschaftler für Ihre Arbeit in der Meereisforschung zu finanzieren. Zwei erfahrene Post-Doktoranden sind vorgesehen. Beide haben bereits ähnliche Methoden und Datensätze im Rahmen ihren Doktorarbeiten bearbeitet. Ein Doktorand wird dieses Projekt zur Promotion nutzen.

Schwerpunktprogramm (SPP) 1689: Climate Engineering: Risiken, Herausforderungen, Möglichkeiten?, Climate Engineering durch Modifikation der Arktischen Zirren im Winter: Risiken und Durchführbarkeit (AWiCiT)

Das sogenannte 'Climate Engineering' beschreibt ein gezieltes Eingreifen ins Klimasystem mit dem Ziel, der globalen Erwärmung entgegen zu wirken. Zusätzlich zu dem Entfernen von Kohlendioxid und der Beeinflussung von Solarstrahlung (solar radiation management), wurde eine Methode vorgeschlagen, die zu mehr Emission von langwelliger Strahlung in den Weltall führen soll. Hierbei soll der wärmende Effekt der Zirruswolken reduziert werden. Wir wollen diese Methode in unserem Forschungsantrag genauer untersuchen. Wir planen uns auf die mittleren und hohen Breiten der Nordhemisphäre im Winter zu konzentrieren, um die Strahlungseffekte von Zirren auf die Solarstrahlung zu minimieren. Insbesondere möchten wir folgender Frage nachgehen: Ist das Ausdünnen von arktischen Zirren im Winter (AWiCiT) durchführbar und was ist die maximale Abkühlung, die hiermit erreicht werden kann? Die hiermit verbundenen Risiken und Nebenwirkungen des AWiCiT wollen wir auf der regionalen Skala hinsichtlich möglicher Änderungen der arktischen Stratosphäre insbesondere Auswirkungen auf die Ozonschicht sowie mögliche Veränderungen in tiefer liegenden Wolken mit dem gekoppelten Wettervorhersage/Chemiemodell ICON-ART studieren. Mögliche Auswirkungen auf die globale Zirkulation, Meeresströmungen sowie die Meereisbedeckung werden mit Hilfe des globalen gekoppelten Aerosol-Atmosphären-Ozean Klimamodells MPI-ESM-HAM untersucht. Um die oben genannten Fragen zu beantworten, müssen wir die gegenwärtigen globalen Zirkulationsmodelle validieren insbesondere hinsichtlich ihrer Fähigkeit die beobachtete Ausbreitung und Höhe der Zirruswolken im arktischen Winter zu reproduzieren. Des Weiteren werden wir die Transportwege der natürlichen Eiskeime und der Impf-Eiskeime unten den dynamischen Bedingungen im arktischen Winter analysieren um die Lebensdauer der Impf-Eiskeime in der Impfregion abzuschätzen. Sind die Höhen und Flugrouten der kommerziellen Langstreckenflüge geeignet um einen Großteil des Arktischen Zirrus zu impfen oder sollte die Impfgegend in mittlere Breiten ausgedehnt werden? Ist Bismut(III)-iodid (BiI3), das als Impf-Eiskeim hierfür vorgeschlagen wird, unter diesen Umständen der am besten geeignete Impfstoff? Das Ausdünnen der Zirren ist nur dann effektiv, wenn der natürlich Zirrus hauptsächlich durch homogenes Gefrieren von Lösungströpfchen entsteht. Wenn er primär durch heterogene Nukleation gebildet werden würde, würde Impfen zu einer Erwärmung statt Abkühlung führen können. Deshalb müssen die Eigenschaften der Zirren noch besser verstanden werden, insbesondere der Anteil der Zirren, der im heutigen Klima durch heterogene Nukleation gebildet wird.

Klimamodell Berlin: Analysekarten, Klimafunktionen und Planungshinweise Stadtklima 2005 (Umweltatlas)

Verteilung und Ausprägung verschiedender Klimaparameter, ihre analytische Zusammenfassung und Bewertung in einer Planungshinweiskarte, Raumbezug Raster und Blockkarte 1 : 5.000 (ISU5, Raumbezug Umweltatlas 2005, Bearbeitungsstand Juni 2009.

Flood risk in a changing climate (CEDIM)

Aims: Floods in small and medium-sized river catchments have often been a focus of attention in the past. In contrast to large rivers like the Rhine, the Elbe or the Danube, discharge can increase very rapidly in such catchments; we are thus confronted with a high damage potential combined with almost no time for advance warning. Since the heavy precipitation events causing such floods are often spatially very limited, they are difficult to forecast; long-term provision is therefore an important task, which makes it necessary to identify vulnerable regions and to develop prevention measures. For that purpose, one needs to know how the frequency and the intensity of floods will develop in the future, especially in the near future, i.e. the next few decades. Besides providing such prognoses, an important goal of this project was also to quantify their uncertainty. Method: These questions were studied by a team of meteorologists and hydrologists from KIT and GFZ. They simulated the natural chain 'large-scale weather - regional precipitation - catchment discharge' by a model chain 'global climate model (GCM) - regional climate model (RCM) - hydrological model (HM)'. As a novel feature, we performed so-called ensemble simulations in order to estimate the range of possible results, i.e. the uncertainty: we used two GCMs with different realizations, two RCMs and three HMs. The ensemble method, which is quite standard in physics, engineering and recently also in weather forecasting has hitherto rarely been used in regional climate modeling due to the very high computational demands. In our study, the demand was even higher due to the high spatial resolution (7 km by 7 km) we used; presently, regional studies use considerably larger grid boxes of about 100 km2. However, our study shows that a high resolution is necessary for a realistic simulation of the small-scale rainfall patterns and intensities. This combination of high resolution and an ensemble using results from global, regional and hydrological models is unique. Results: By way of example, we considered the low-mountain range rivers Mulde and Ruhr and the more alpine Ammer river in this study, all of which had severe flood events in the past. Our study confirms that heavy precipitation events will occur more frequently in the future. Does this also entail an increased flood risk? Our results indicate that in any case, the risk will not decrease. However, each catchment reacts differently, and different models may produce different precipitation and runoff regimes, emphasizing the need of ensemble studies. A statistically significant increase of floods is expected for the river Ruhr in winter and in summer. For the river Mulde, we observe a slight increase of floods during summer and autumn, and for the river Ammer a slight decrease in summer and a slight increase in winter.

Nachverfolgung des Lebenszyklus von Eiskeimen zur Verbesserung von Klimaprojektionen

Wolken und Aerosole beeinflussen den Energiehaushalt und den Wasserkreislauf der Erde. Die Wolkenphase – ob eine Wolke aus Wassertröpfchen oder Eispartikeln besteht – beeinflusst den Strahlungseffekt der Wolken, da Wolkentröpfchen zahlreicher und kleiner sind als Eispartikel und daher mehr Sonnenstrahlung reflektieren.Durch die Erwärmung der Erde und der Atmosphäre durch den Klimawandel werden in Mischphasewolken (die aus Wassertröpfchen und Eispartikel bestehen können) Eispartikel teilweise durch Wassertröpfchen ersetzt und die Wolkenalbedo nimmt zu. Das führt zu einer negativen Rückkopplung, der sogenannten Wolkenphasenrückkopplung. Die Stärke dieser Rückkopplung hängt in Klimamodellen von der Repräsentation der Eisnukleation ab. Es wird immer deutlicher, dass die Schwankungsbreite von Klimaprojektionen (+1,8 bis +6,5 K) in der neuen Generation von Klimamodellen stark von der simulierten Wolkenphasenrückkopplung abhängt. Der gesellschaftliche Nutzen einer Verbesserung der Genauigkeit von Klimaprojektionen wird auf über 10 Millionen Millionen US-Dollar geschätzt. Eine bessere Darstellung der Eisbildung im Mischphasenregime in Klimamodellen ist deshalb dringend erforderlich.Aerosole können als Eiskeime, die das Gefrieren von Tröpfchen bewirken, die Häufigkeit von Eiswolken erhöhen und die Wolkenbedeckung und den Wassergehalt verringern. Insbesondere Mineralstaub kontrolliert häufig die Eisbildung in Wolken.In früheren Studien habe ich wichtige Diskrepanzen bezüglich der staubgetriebenen Wolkenvereisung im ECHAM-HAM Klimamodell und Satellitenbeobachtungen identifiziert, die sehr wahrscheinlich auch in anderen Klimamodellen vorhanden sind. Um diese zu beheben, werde ich in ECHAM-HAM Eisprozesse implementieren, die für das staubgetriebene Gefrieren von Wolkentröpfchen relevant sind, aber derzeit noch fehlen: Erstens werde ich eine Nachverfolgung von Eiskeimen implementieren, insbesonders deren Entfernung durch Niederschlagsbildung nach dem Gefrieren von Wolkentröpfchen. Dies sollte die Überschätzung der staubgetriebenen Wolkenvereisung über dem Südpolarmeer im Modell verringern. Zweitens werde ich eine Kategorie für Staub-Eiskeime hinzufügen, die bei Temperaturen unter -35 °C voraktiviert werden. Dies soll zu einem verstärkten Gefrieren von Wolkentröpfchen in Mischphasenwolken führen, was die im Modell gefundene generelle Unterschätzung des staubgetriebenen Gefrierens von Tröpfchen erklären und reduzieren soll. Drittens werde ich das Recycling von Staub-Eiskeimen nach der Sublimation von Eiskristallen implementieren. Dies soll ebenfalls zu einer Verbesserung des Gefrierens von Tröpfchen führen und den im Modell beobachteten Bias zusammen mit den anderen neuen Prozessen beseitigen. Diese neuen Prozesse werden anhand weltraumgestützter Beobachtungen evaluiert und ihre Auswirkungen auf die Wolkenphasenrückkopplung und die Klimasensitivität werden untersucht werden.

Modellierung von Wasser-Transportwegen und -Isotopen in der atmosphärischen Grenzschicht der Passatwindzone (MoWITrade)

Das Strahlungsbudget der Erde und die Sensitivität des Klimasystems gegenüber externen Antrieben werden stark durch den Wasserkreislauf und die Bildung von tiefliegenden Wolken in der marinen Grenzschicht der Passatwindzone beeinflusst. Die Darstellung dieser Prozesse in globalen Klimamodellen ist allerdings mit großen Unsicherheiten verbunden. Das Ziel dieses Projektes ist es, diese Unsicherheiten zu reduzieren und unser Verständnis von Wassertransport-Prozessen in der Passatwindzone zu verbessern. Dazu werden hoch entwickelte Transport-Diagnostiken in Klimasimulationen verwendet, die ein breites Spektrum an räumlichen Auflösungen abdecken (Gitterpunktsabstände von unter 1 km bis zu 100 km). Die Beiträge verschiedener Quellregionen und Transportwege zum Feuchtebudget in der marinen Grenzschicht werden mit Hilfe von numerischen Feuchte-Tracern quantifiziert. Diese passiven Tracer werden mit prognostischen Simulationen von Wasserisotopen kombiniert, um spezifische Fingerabdrücke der verschiedenen diagnostizierten Feuchte-Transportwege in der Isotopenzusammensetzung zu bestimmen. Schließlich wird die simulierte Isotopenzusammensetzung mit Messungen von der EUREC4A-Messkampagne im tropischen Nordatlantik verglichen. Auf diese Weise wird untersucht, inwiefern Beobachtungen von Wasserisotopen dazu dienen können, die simulierten Transportprozesse zu evaluieren. Durch diesen skalenübergreifenden Modellierungsansatz, in Kombination mit Beobachtungsdaten von der EUREC4A-Kampagne, werden wir in der Lage sein, die Darstellung des tropischen Wasserkreislaufs in Klimamodellen auf neuartige Art und Weise zu evaluieren und schlussendlich zu verbessern.

Ausstattung des ICON-Modells mit intelligenteren Diskretisierungen, Teilprojekt 1: Trixi-Atmosphäre & DG-HEVI

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